Python-Matplotlib可视化教程（6）中的关键点有哪些？

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“同样为了辅助判断周期性，引入numpy和matplotlib.pyplot库：import numpy as np, import matplotlib.pyplot as plt, 创建x和y变量：x=np.linspace(-20, 20, 1024), y=np.sinc(x), 创建绘图区域：ax=plt.axes(), 设置x轴的刻度间隔：ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(5)), 绘制图像：plt.show()

也为副刻度添加辅助网格：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.ticker as ticker

x = np.linspace(-20, 20, 1024)

y = np.sinc(x)

ax = plt.axes()

ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(5))

ax.xaxis.set_minor_locator(ticker.MultipleLocator(1))

plt.grid(True, which='both', ls='dashed')

plt.plot(x, y, c = 'm')

plt.show()

Tips：我们已经知道，可以使用plt.grid()添加辅助网格，但此函数还有一个可选参数which，它具有三个可选值："minor"、"major"和"both"，分别用于仅显示副刻度、仅显示主刻度、主副刻度同时显示。